Специалисты из Пермского Политеха, работая совместно с коллегами из Университета Персидского залива (Иран), создали инновационный способ определения насыщенности нефтяных резервуаров водой. В основе метода – машинное обучение, обеспечивающее более оперативные и точные результаты, чем традиционные лабораторные анализы. Это имеет ключевое значение, поскольку присутствие воды, достигающее 70% объема пласта, оказывает существенное влияние на стратегию добычи нефти.
В ходе исследования была сформирована база данных, включающая свыше 30 000 измерений с реальных нефтяных скважин. Эти данные охватывают девять ключевых параметров, таких как глубина залегания, пористость, электрическое сопротивление породы и температура. Для обработки и анализа информации было протестировано пять различных алгоритмов машинного обучения. Наилучшие показатели продемонстрировал метод опорных векторов, достигший точности прогнозирования в 99,5% при погрешности всего в 0,2%.
Разработанный алгоритм дает возможность в режиме реального времени оценивать степень водонасыщенности нефтяных пластов, опираясь на данные контролируемых параметров. Это повышает достоверность оценки запасов, позволяет оптимизировать процесс добычи и уменьшает необходимость в дорогостоящих исследованиях керна. Важно отметить, что для применения к другим типам горных пород, к примеру, карбонатным или трещиноватым, потребуется адаптация и переобучение созданного алгоритма.
Обратите внимание: Стали известны три слова, которые никогда нельзя произносить по телефону